明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。”什么是大数据？大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。
大数据主要学习哪些内容？
先上一张大数据技术学习的必备技能图：入门学习需要掌握的基本技能：1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。
我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程，具体描述可见guan网：第一阶段：Java设计与编程思想第二阶段： Web前端开发第三阶段： JavaEE进阶第四阶段： 大数据基础第五阶段： HDFS分布式文件系统第六阶段：MapReduce分布式计算模型第七阶段： Yarn分布式资源管理器第八阶段： Zookeeper分布式协调服务第九阶段： Hbase分布式数据库第十阶段： Hive分布式数据仓库第十一阶段： FlumeNG分布式数据采集系统第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统第十三阶段： Scala大数据黄金语言第十四阶段： kafka分布式总线系统第十五阶段： SparkCore大数据计算基石第十六阶段： SparkSQL数据挖掘利器第十七阶段： SparkStreaming流失计算平台第十八阶段： SparkMllib机器学习平台第十九阶段：SparkGraphx图计算平台第二十阶段： 大数据项目实战。
大数据培训的内容是什么，有哪些方式？
参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。
其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。查看各大招聘网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。大数据培训的内容：大数据培训有哪些方式其实随着社会的进步和互联网的发展，现在的大数据培训方式已经产生了多种模式，大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。
大数据专业的本科生想进大厂需要重视哪些内容？
本科在大数据专业就读进入大厂的机会还是比较多的，不论是在计算机学院就读，还是在数理学院就读，只要做好规划，就能够保证自己的就业竞争力，毕竟当前大数据领域的人才缺口还是比较大的。从行业人才需求的基本面来看，未来大数据领域的人才需求会呈现三个趋势，其一是人才需求会逐渐从开发岗向算法岗过渡，其二是更注重行业场景知识，其三是更注重创新能力，所以要想提升自己的就业竞争力，要从这三个方面入手。
从近两年大厂的人才需求情况来看，还是以开发岗居多，这与当前大数据技术正处在落地应用的初期有密切的关系，更多的行业需求都是以功能来驱动的，而不是以数据来驱动的，这种情况还会持续较长一段时间，所以本科生目前一定要重视开发能力的培养。但是对于大数据专业的同学来说，未来要想充分发挥出自己的专业优势，一定要重视算法相关知识的学习，而且未来在产业互联网时代，数据的价值会逐渐得到体现，大量的开发人员也会逐渐转向从事数据价值化相关的岗位，比如做大数据预测。
实际上，不仅是本科生，对于不少主攻大数据方向的研究生同学来说，往往也是立足开发岗展望算法岗，因为目前算法岗的竞争依然比较激烈，如果一味地追求算法岗往往会错失进入大厂的机会。对于要想进入大厂的本科生来说，要在本科期间重视三件事，其一是要构建相对完善的知识结构，同时还要有自己的主攻方向，其二是要重视实践能力的培养，可以通过专业比赛和科研活动来实现，其三是积极参加实习。
大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？
记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。
在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。
听到这个问题，我哭笑皆非。大数据这个概念喊了这么多年了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？为了回答好这个问题，我还去专门搜索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事了这么多年互联网的人，也没看懂。“大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
”什么是大数据？大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。数据对我们来说是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类理解。举个例子：公司一天的考勤数据是意义不大的东西，但是我们通过一月考勤数据的分析和比较，我们发现张三这个员工老是迟到。那么，张三老是迟到这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去了解下，是不是张三家有什么事？或者张三最近出现别的状况？大数据的“大”又如何理解呢？所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。
另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大多是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得多样化了，例如:文本、视频及数据库。明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。大数据的内涵大数据从技术的角度去看，包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理提供辅助决策信息。
数据挖掘是研究趋势和未来的问题，主要应用在预测方面。从业务的时效性要求去看，分为：实时在线分析系统和离线分析系统。例如:网站的实时用户区域分佈狀況就是实时分析應用；2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。
大数据的难点，在于海量数据的分析，这又涉及到海量数据存储及分析架构等问题。按照Hadoop的技术体系来讲，flume用来收集和转化存储在服务器各处的日志及数据，存储在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编写mapreduce作业，再把分析结果展示给用户。
当然，这里面设计到数据分析的各种算法。大数据相关的工作岗位下面介绍下，大数据相关的核心岗位：业务专家或者顾问：为大数据提供研发方向和确定研究主题，并为技术人员提供业务支持。数据分析师：从事数据收集、整理、分析并依据数据做出评估和预测的专业人员。数据挖掘工程师：从海量数据中发现规律，需要较好的算法和数学基础。
可视化工程师：提供美观、便于人们理解的分析的结果展示界面。维护工程师：负责服务器环境的配置、搭建和运维。每个公司采用的大数据技术线路不同，工作岗位会有所差距。感兴趣的朋友，可以自己去了解下，现有的几种大数据方案。随着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所积累的数据，还会成级数增加。在未来几年，大数据行业依然是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，希望本文对有意愿加入大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。
